|
|
Evoluční algoritmy v úloze booleovské splnitelnosti
Serédi, Silvester ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je najít heuristiku řešící SAT problém pomocí evolučního algoritmu. Jsou zde uvedeny přístupy k řešení SAT problému a různé varianty k evolučním algoritmům, které jsou relevantní k danému tématu. Následně je popsaná implementace lineárního genetického programování hledající heuristiku pro řešení instancí SAT problému společne s vlastní implementací SAT solveru pracujíci s výstupem evolučně navrženého programu. Na závěr jsou shrnuty dosažené výsledky
|
|
|
Využití regresních metod pro predikci dopravy
Vaňák, Tomáš ; Korček, Pavol (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá možnostmi predikce dopravní situace na makroskopické úrovni s využitím údajů naměřených pomocí dopravních senzorů. Těmito senzory mohou být indukční smyčky, radarové detektory nebo kamery. Práce se zaměřuje na problematiku predikce dojezdových dob automobilů. V rámci diplomové práce byla navržena a implementována metoda dojezdových dob. Navržená metoda byla otestována pomocí dat z reálného provozu. Prvním cílem práce bude seznámení s metodami predikce, které budou využívány. Hlavním cílem práce je využít získaných znalostí k navržení a implementaci aplikace, která bude predikovat požadované dopravní veličiny.
|
|
|
Užití genetického programování v návrhu digitálních obvodů
Hejtmánek, Michal ; Bidlo, Michal (oponent) ; Gajda, Zbyšek (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo nastudování evolučních algoritmů a jejich využití pro návrh digitálních obvodů. Především jsem se zaměřil na genetické programování a jeho rozdílný způsob zacházení se stavebními bloky ve srovnání s genetickým algoritmem. Na základě těchto dvou přístupů jsem vytvořil a odzkoušel hybridní metodu návrhu obvodů. Tato metoda využívá šíření schemat podle genetického algoritmu pro problémy řešené genetickým programováním. U složitějších obvodů dosahuje vyšší úspěšnosti návrhu i rychlejší konvergence k řešení než obecný algoritmus genetického programování.
|
|
|
Kryptoanalýza symetrických šifrovacích algoritmů s využitím symbolické regrese a genetického programování
Smetka, Tomáš ; Janoušek, Vladimír (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá kryptoanalýzou symetrických šifrovacích algoritmů. Cílem práce je ukázat jiný úhel pohledu na tuto problematiku. Odlišný způsob oproti současným metodám spočívá ve využití síly evolučních principů, které jsou v kryptoanalytickém systému aplikovány pomocí genetického programování. V teoretické části je popsána kryptografie a kryptoanalýza symetrických šifrovacích algoritmů a genetické programování. Ze získaných informací je dále představen návrh kryptoanalytického systému, který využívá evoluční principy. Praktická část se zabývá implementací symetrického šifrovacího algoritmu, lineární kryptoanalýzou a simulačním nástrojem genetického programování. Závěr práce prezentuje experimenty s navrženým kryptoanalytickým systémem využívající genetické programování a zhodnocuje dosažené výsledky.
|
|
|
High-Level Object Oriented Genetic Programming in Logistic Warehouse Optimization
Karásek, Jan ; Rakús,, Martin (oponent) ; Cvrk, Lubomír (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on the work-flow optimization in logistic warehouses and distribution centers. The main aim is to optimize process planning, scheduling, and dispatching. The problem is quite accented in recent years. The problem is of NP hard class of problems and where is very computationally demanding to find an optimal solution. The main motivation for solving this problem is to fill the gap between the new optimization methods developed by researchers in academic world and the methods used in business world. The core of the optimization algorithm is built on the genetic programming driven by the context-free grammar. The main contribution of the thesis is a) to propose a new optimization algorithm which respects the makespan, the utilization, and the congestions of aisles which may occur, b) to analyze historical operational data from warehouse and to develop the set of benchmarks which could serve as the reference baseline results for further research, and c) to try outperform the baseline results set by the skilled and trained operational manager of the one of the biggest warehouses in the middle Europe.
|
|
|
Tvorba operačního systému založeného na evolučních a genetických algoritmech
Skorkovský, Petr ; Moučka,, Jiří (oponent) ; Kovár, Martin (oponent) ; Chvalina, Jan (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce je představit nové myšlenky, jak obvyklé postupy pro návrh operačního systému a přidruženého software mohou být vylepšeny aby se staly součástí automatizovaného vývoje software. Obecně se předpokládá, že algoritmy nalezené pomocí genetického programování nemohou být použity pro přesné výpočty, ale jen pro přibližná řešení. Je představeno několik příkladů jak lze při evoluci software přesto dosáhnout přiměřené přesnosti. Pro dosažení tohoto cíle jsou vlastnosti stromově orientovaných struktur spolu s postupy používanými u buněčných automatů spojeny do nového slibného přístupu, který slučuje výhody obou metod. Byla vyvinuta aplikace založená na těchto nových postupech a předpokládá se její budoucí využití v procesu automatizovaného vývoje software.
|
|
|
Genetické programování - Java implementace
Tomaštík, Marek ; Kuba,, Martin (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce má za cíl vytvoření programové aplikace v jazyce Java, dále využitelné v oblasti automatického generování modelů, speciálně v úlohách tzv. symbolické regrese. Práce zahrnuje stručný popis genetického programování (GP) a vlastní implementací GP s důrazem na využití pokročilých operátorů (nedestruktivní operace, elitní přistup, zjednodušování výrazů). Pro zvolené datové množiny je technikou symbolické regrese generován matematický model. K ověření funkcionality je využito tzv. testovacích úloh. Pro vybrané parametry GP je hledáno optimální nastavení.
|
|
| |
|
|
Decision Tree Design Based on Evolutionary Algorithms
Benda, Ondřej ; Trzos, Michal (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with two algorithms for data stream mining - the Very Fast Decision Tree (VFDT) and the Concept-adapting Very Fast Decision Tree (CVFDT). The decision tree based classification is explained. The essential idea of the Hoeffding Tree, which is the base of VFDT and CVFDT algorithms is described. Both algorithms VFDT and CVFDT are explained in more detail. Further this work deals with the design of the Genetic Programming algorithm, which is used for an image object classifier evolving. This classifier is used as alternative approach of object classification in the Viola-Jones framework. All algorithms are implemented in programming language Java. The implementation is described. The algorithm GP is integrated into the “Image Processing Extension” library of the program RapidMiner. The VFDT and CVFDT are tested on the synthetic and real text data. The GP algorithm is tested on the image data for the object classification. The evolved classifier is tested on the object in image detection.
|
|
|
Towards the Automatic Design of Image Filters Based on Cartesian Genetic Programming
Kečkéš, Miroslav ; Uher, Václav (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
The aim of this diploma thesis is using cartesian genetic programming on design image filters and creating basic structure for implement diferent type of problems. Genetic programming is rapidly growing method, which often using for solve dificult problems. This thesis analyze basic principle, way of application and implementing this method to design filters. Result of this thesis is program realize design filters define by specific parameters, overview of implementig method and achieve summary from this sphere.
|
host ::
RSS.